論文の概要: Prosodic segmentation for parsing spoken dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12667v1
• Date: Wed, 26 May 2021 16:30:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-27 16:06:01.033156
• Title: Prosodic segmentation for parsing spoken dialogue
• Title（参考訳）: 音声対話解析のための韻律セグメンテーション
• Authors: Elizabeth Nielsen, Mark Steedman, Sharon Goldwater
• Abstract要約: パーシング音声対話は、相反や目印のない境界など、独特な困難を生じさせる。 以前の研究は、韻律が不自由なスピーチを解析するのに役立っていることを示した。 プロソディは金標準SU境界を効果的に置き換えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.68201160277817
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parsing spoken dialogue poses unique difficulties, including disfluencies and unmarked boundaries between sentence-like units. Previous work has shown that prosody can help with parsing disfluent speech (Tran et al. 2018), but has assumed that the input to the parser is already segmented into sentence-like units (SUs), which isn't true in existing speech applications. We investigate how prosody affects a parser that receives an entire dialogue turn as input (a turn-based model), instead of gold standard pre-segmented SUs (an SU-based model). In experiments on the English Switchboard corpus, we find that when using transcripts alone, the turn-based model has trouble segmenting SUs, leading to worse parse performance than the SU-based model. However, prosody can effectively replace gold standard SU boundaries: with prosody, the turn-based model performs as well as the SU-based model (90.79 vs. 90.65 F1 score, respectively), despite performing two tasks (SU segmentation and parsing) rather than one (parsing alone). Analysis shows that pitch and intensity features are the most important for this corpus, since they allow the model to correctly distinguish an SU boundary from a speech disfluency -- a distinction that the model otherwise struggles to make.
• Abstract（参考訳）: 音声対話のパーシングは、不一致や、文のような単位間の目印のない境界など、独特な困難を引き起こす。 以前の研究によると、prosodyは不均一なスピーチを解析するのに役立ちます(tran et al.)。 しかし、パーサーへの入力は、既存の音声アプリケーションでは正しくない文のような単位(SUs)に分割されていると仮定している。 入力として全対話を受信するパーサー(ターンベースモデル)に対して,ゴールド標準のSU(SUベースモデル)の代わりに韻律がどのように影響するかを検討する。 イングリッシュスイッチボードコーパスの実験では、書き起こしのみを使用する場合、ターンベースのモデルではsusのセグメント化に問題があり、suベースのモデルよりもパース性能が低下することが判明した。 しかし、prosodyは金の標準suバウンダリを効果的に置き換えることができる: prosodyでは、ターンベースのモデルはsuベースのモデル(それぞれ90.79対90.65 f1スコア)と同様に機能するが、1つではなく2つのタスク(suセグメンテーションとパース)を実行する(ペアリングのみ)。 分析によると、このコーパスにとってピッチと強度の特徴が最も重要であるのは、モデルがSU境界と音声の拡散を正しく区別できるようにするためである。

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